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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
한건연 (경북대학교 사회기반시스템공학과) 김광섭 (경북대학교 사회기반시스템공학과) 최혁준 (경북대학교 사회기반시스템공학과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
발행연도
2005.1
수록면
904 - 907 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2005

위성정보를 이용한 유역의 면적평균강우량 예측
한건연 ,  김광섭 ,  최혁준 대한토목학회 학술대회 2005.10 학술대회자료
인공위성 자료를 이용한 유역의 면적평균강우량 예측
한건연 ,  김광섭 ,  최혁준 한국수자원학회 학술발표회 2005.01 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 강우량의 실측치인 자동기상관측소(AWS) 자료와 현재의 대기상태인 인공위성(GMS-5호) 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 강우예측 신경망 모형을 개발하였으며, 2002년 8월 집중호우시 남강댐 유역에 적용하였다. 신경망 모형의 학습을 위해서 $1998\~2001$년 $6\~9$월과 2002년 6, 7월의 강우사상과 적외선 자료가 사용되었고, 학습이 종료되면 예측기간(2002년 8월 $6\~16$일)동안의 강우예측이 수행되었다. 신경망 모형의 학습단계에서는 자료들간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 역전파 알고리즘 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였으며, 신경망 모형의 출력값은 현재부터 3시간 후까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 예측된 면적평균강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴은 잘 따르고 있었지만 첨두치를 과소평가하는 경향이 나타났다. 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 관측된 강우자료의 품질과 패턴이 모형의 정확성에 미치는 영향이 절대적인 기존의 신경망 모형과 차별화하여, 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료를 추가함으로써 보다 정확한 강우량 예측이 가능하도록 하였다.
#신경망 모형 #역전파 알고리즘 #면적평균강우량 #GMS-5호 위성 #AWS

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